\section{Discusi\'on}

De los resultados obtenidos para la primer consigna puede deducirse
que el filtro bilateral es menos sensible a las variaciones en los
valores de $\sigma$. Para una misma imagen, no variaba mucho.
S\'i depend\'ia del $\sigma$ utilizado para agregar ruido, pero una
vez agregado el ruido, la imagen sobre la que se aplicaba el filtro
bilateral era siempre la misma.
El valor de la energ\'ia en el caso del filtro gaussiano variaba 
mucho m\'as al ir cambiando los par\'ametros.
La energ\'ia iba aumentando con el sigma.

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Al dejar en 1.0 el valor de sigma para las intensidades, el filtro
bilateral tiene un rendimiento peor que cuando \'este toma otros 
valores. Esto es que con este valor de sigma, no se est\'an teniendo 
muy en cuenta las diferencias de las intensidades al momento de filtrar.\\
En cambio al fijar el valor usado para la primera ventana, ya el 
rendimiento aumenta. 
Esto se debe a que tener en cuenta los colores hace que el filtro
funcione mejor. \\
Cuando cambian ambos a la vez se obtiene un rendimiento a\'un mejor
(valores menores de energ\'ia).

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Las desventajas del filtro bilateral es que es muy costoso, tarda
mucho en aplicarse y utiliza mucho el procesador. Esto se debe a la
cantidad de operaciones que deben realizarse, por cada posici\'on
de la imagen tiene que buscar la matr\'iz de intensidad y realizar
varias cuentas.

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Respecto a la segunda parte, al agregar ruido, se detect\'o que 
el valor de threashold disminuye a medida que el $\sigma$ crece, tanto
para el caso en el que $\sigma$ corresponda al usado tanto para 
agregar ruido como para sacarlo.

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En el caso en que se agrega ruido, la disminuci\'on puede deberse a 
que al haber m\'as ruido en la imagen, es m\'as dificil separar el 
fondo de la imagen en s\'i. El ruido agrega puntos que deber\'ian ser
de fondo dentro de la imagen en s\'i y viceversa. 
Como es de esperar, al agregar ruido al principio aumenta el umbral.
Despu\'es disminuye como fue mencionado.

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En el caso de la aplicaci\'on del filtro gaussiano, tambi\'en es de
esperar que este valor disminuya, ya que al suavizar la imagen, se
van difuminando las fronteras y los colores se mezclan. Entonces cada
vez este valor va a ser m\'as pequeño.





